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电信企业经营分析系统应用中的问题和对策

2017-08-08 06:39 电信企业经营分析系统应用中的问题和对策 摘要：经过几年激烈的市场竞争，电信企业逐渐意识到以客户为中心的经营方式的重要性。各省的电信企业纷纷建立了经营分析系统用来分析监控市场发展情况和管理客户关系。本文介绍了经营分析系统的概念、商业驱动和主要功能。并着重探讨了现有电信企业应用经营分析系统面临的问题以及相应的解决办法和发展建议。

关键字:经营分析系统，联机分析处理，数据仓库，数据挖掘

1．经营分析系统的概念

经营分析系统以业务运营支撑系统中其他系统的数据为基础，构建统一的企业级数据仓库。利用先进的OLAP技术和数据挖掘技术，帮助企业的经营决策层了解企业经营的现状，发现企业运营的优势和劣势，预测未来趋势；帮助细分市场和客户，指导营销、客服部门进行有针对性的营销和高效的客户关系管理；对决策的执行情况和结果进行客观准确的评估。

2．经营分析系统的商业驱动

系统建设的背景有两个方面。一方面随着电信市场的开放，客户选择电信业务及电信企业的余地越来越大，电信企业之间对客户的争夺也越来越激烈。由于市场竞争的加剧和产品的同质化，电信企业纷纷拿起价格利器抢占市场份额。经过两三年的“价格战”，电信市场出现了严重的“增量不增收”现象。大量低忠诚度的客户转网或变更业务。即使采取相应的预防措施，也不能有效的遏制大规模客户流失的现象。比如，某些电信公司采用“租机”、“返还话费”等具有一定优惠期限的活动来降低客户的流失率。在活动的优惠期，客户流失率明显降低，客户流失现象似乎得到了遏制。但是，一旦优惠期结束后，很多客户享受完了优惠，便纷纷离网或变更到本网其他的业务。结果是客户流失现象与平时相比变得更为严重，呈突发、集中、大规模的特点，致使电信企业的业务收入急剧下滑。另一方面，电信客户近几年高速增长，形成庞大、需求差异很大的客户群体。同时，由于电信技术的发展和创新不断生成各种新型业务。如何细分市场、客户群，将最合适的业务推销给最需要的客户，实现业务和客户的最佳匹配成为电信企业的重要课题。

基于以上两方面的背景，电信企业逐渐意识到以客户中心经营的必要性，开始从业务驱动向客户驱动转化。企业尝试新的方法，通过分析业务支撑系统中海量的数据，对市场、客户进行理性分析，实现精细化营销。电信行业是信息化程度最高的部门之一，各类业务系统的建设，积累了海量的数据，这些数据不仅是历史纪录的呈现，也蕴涵了客户的消费模式，为客户分析提供了丰富的素材，也为经营分析系统提供了宽广的用武之地。

3．经营分析系统使用的数据分析技术

经营分析系统采用先进的数据分析技术，即联机分析处理和数据挖掘两大类。

3.1联机分析处理（OLAP）

联机分析处理是一种软件技术，使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。这些信息是从原始数据直接转换过来的，他们以用户容易理解的方式反映企业的真实情况。联机分析处理大部分策略都是将关系型的或普通的数据进行多维数据存贮，以便于进行分析，从而达到联机分析处理的目的。这种多维数据存储可以被看作一个超立方体，沿着各个维方向存贮数据，它允许分析人员沿事物的轴线方便地分析数据，分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作。

3.2数据挖掘

数据挖掘是从海量、不完全的、有噪声的数据中挖据出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，揭示出一些有用的信息，可以为经营决策、市场策划和金融预测等方面提供依据。数据挖掘技术典型的分析方法有分类、聚类、关联等。每类方法有很多不同特点的算法，如分类方法有决策树算法、神经网络算法，聚类算法有划分聚类算法、分层聚类算法等。